AI và bài toán quản trị phát triển của Việt Nam

2 giờ trướcBài gốc

Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở thành một biến số mang tính cấu trúc trong chính sách kinh tế. Với các nền kinh tế mới nổi, AI không còn là xu hướng công nghệ xa vời mà đã trở thành vấn đề quản trị với những hệ quả thể chế tức thời. Việt Nam - trong bối cảnh duy trì đà tăng trưởng mạnh mẽ và theo đuổi định hướng cải cách - đang đối mặt bài toán tích hợp AI vào mô hình phát triển mà không gây ảnh hưởng đến ổn định xã hội và tính nhất quán pháp lý.

Thách thức không chỉ nằm ở tự động hóa. AI đang tái định hình cấu trúc khuyến khích, động lực thị trường lao động và thế cân bằng giữa đổi mới sáng tạo với giám sát quản lý. Quốc gia thành công sẽ không phải là nước ứng dụng công nghệ nhanh nhất, mà là nước biết đồng bộ hóa hiệu quả năng lực quản lý nhà nước, hệ thống giáo dục và các động lực thị trường.

Điều chỉnh cơ cấu trong kỷ nguyên AI

Nền kinh tế Việt Nam đang bước vào giai đoạn chuyển đổi phức tạp. Sức mạnh chuyển hóa của AI mở ra cơ hội nâng cấp cơ cấu kinh tế, đồng thời đặt ra thách thức chính sách đáng kể.

AI và bài toán quản trị phát triển của Việt Nam. Ảnh minh họa

Khoảng 75% doanh nghiệp đã tích hợp AI vào hoạt động cốt lõi. Tuy nhiên, sự thiếu hụt nghiêm trọng nguồn nhân lực trình độ cao có nguy cơ trở thành điểm nghẽn lớn, khiến hàng triệu lao động chưa sẵn sàng cho phương thức sản xuất tự động hóa.

Tác động của xu hướng này là rất lớn. Động lực tăng trưởng và sự gắn kết xã hội đều bị đặt lên bàn cân. Phân tích gần đây của Ngân hàng Thế giới cho thấy, ở Việt Nam, các địa phương có mức độ ứng dụng robot cao hơn ghi nhận mức tăng thu nhập lao động khoảng 5%. Điều đó cho thấy AI có thể tạo ra giá trị và cải thiện tiền lương.

Lao động chuyên môn và học thuật cũng đối mặt rủi ro

Một điểm quan trọng mà nhiều người lạc quan về AI vẫn còn đánh giá thấp là khi AI tự động hóa ngày càng nhiều quy trình cốt lõi vốn do con người đảm nhiệm, toàn bộ một số nhóm nghề có thể bị thu hẹp - thậm chí biến mất. Điều này đặc biệt đúng với những lĩnh vực dựa nhiều vào áp dụng quy tắc, nhận diện mẫu và xử lý khối lượng lớn tài liệu như tư vấn thuế, một số mảng hành nghề luật, phân tích tài chính và rủi ro, hay chức năng tuân thủ.

Nhưng chính công nghệ này cũng tác động tiêu cực đến một phần lớn lao động. Các ước tính cho thấy tới 57% lực lượng lao động tại Đông Nam Á - tương đương hàng triệu việc làm ở Việt Nam - có thể chịu ảnh hưởng bởi tự động hóa. Điều này đặc biệt đúng với các lĩnh vực sản xuất và dịch vụ, vốn là những trụ cột tăng trưởng của nền kinh tế quốc gia.

Cốt lõi của vấn đề nằm ở sự thiếu hụt nghiêm trọng nguồn nhân lực có kỹ năng. Từ thực tiễn làm việc với các doanh nghiệp trong nước cho thấy, có một khoảng cách đáng kể giữa tham vọng áp dụng AI và năng lực thực tế để quản trị công nghệ này. Nhiều doanh nghiệp vẫn loay hoay ở mức ứng dụng cơ bản do đội ngũ thiếu kỹ năng dữ liệu và năng lực phân tích cần thiết để khai thác AI như một lợi thế chiến lược.

Theo một báo cáo năm 2025 của Bộ Thông tin và Truyền thông, có tới 75% doanh nghiệp Việt Nam cho biết việc thiếu các kỹ năng AI cần thiết là rào cản lớn đối với quá trình ứng dụng công nghệ. Đáng chú ý, chỉ 28,3% trong tổng số 53 triệu lao động của cả nước có chứng chỉ đào tạo chính quy, làm gia tăng thêm mức độ phức tạp của bài toán chuyển đổi.

Tự động hóa và trách nhiệm giải trình

Dù tiềm năng rất lớn, Việt Nam cũng cần cân nhắc các rủi ro xã hội. Trong các nghiên cứu gần đây về tranh luận “điểm kỳ dị công nghệ”, nhà tương lai học Ray Kurzweil cảnh báo rằng, tiến bộ công nghệ quá nhanh có thể dẫn tới sự tự mãn của con người, suy giảm năng lực sáng tạo và khoảng trống đạo đức nếu không được xem xét cẩn trọng.

Trong bối cảnh Việt Nam, nguy cơ các công cụ số - đặc biệt là AI - làm suy giảm tư duy phản biện, nhất là trong giáo dục, đang gia tăng. Sinh viên có thể ngày càng dựa vào AI để hoàn thành bài tập học thuật, bỏ qua chính quá trình học tập. Nếu không được kiểm soát, điều này có thể làm xói mòn tính liêm chính học thuật và ảnh hưởng tới nền tảng trí tuệ tương lai của đất nước.

Kurzweil cũng cảnh báo về nguy cơ trí tuệ máy móc phát triển vượt khỏi năng lực giám sát của con người nếu thiếu khuôn khổ quản lý. Việt Nam không chỉ cần quản lý tài sản số mà còn phải điều chỉnh hành vi số, hướng tới một xã hội nơi công nghệ phục vụ con người thay vì thay thế con người.

Định vị chiến lược “nhảy vọt” vào các hệ sinh thái giá trị cao

Kể từ cuộc Cách mạng công nghiệp, nhân loại đã học cách không nhìn nhận tiến bộ theo đường thẳng. Mỗi làn sóng công nghệ mới đều mang tính hàm mũ và AI đang khiến đường cong này dốc hơn bất kỳ thời điểm nào trong 200 năm qua. Đây chính là thời điểm Việt Nam có thể tạo dấu ấn thông qua sự cởi mở công nghệ và thu hút các ngành công nghiệp định hướng tương lai.

Việt Nam không nên chỉ tư duy trong các phạm trù truyền thống như sản xuất. Quốc gia này có thể trở thành điểm đến của các doanh nghiệp đổi mới cao - từ công ty robot, các “nhà vô địch công nghiệp” thuần AI, đến một số ngách công nghệ không gian như vệ tinh, công nghệ cảm biến, vật liệu ứng dụng hay dịch vụ kỹ thuật thượng nguồn. Điều đó đòi hỏi cơ quan quản lý phải xây dựng các cơ chế cạnh tranh quốc tế và triển khai nhanh hơn các khu vực pháp lý khác.

Bất chấp những thách thức phía trước, Việt Nam sở hữu một tập hợp lợi thế đáng kể. Dân số không chỉ trẻ mà còn đặc biệt lạc quan về AI: 81% người Việt có cái nhìn tích cực về công nghệ này - tỷ lệ cao nhất khu vực châu Á - Thái Bình Dương theo khảo sát Ipsos năm 2025.

Tinh thần cởi mở đó, kết hợp với nền tảng giáo dục toán học vững chắc và một chính phủ ổn định, định hướng tương lai, tạo nên nền tảng thuận lợi cho chuyển đổi số thành công. Tuy nhiên, quản lý tốt sự gián đoạn mới chỉ là một nửa bài toán. Nửa còn lại là định vị chiến lược.

Năng lực cạnh tranh dài hạn của Việt Nam sẽ không chỉ phụ thuộc vào việc giảm thiểu tác động thay thế lao động. Quan trọng hơn là Việt Nam có tận dụng AI để tái định vị mình trong chuỗi giá trị toàn cầu hay không.

Thay vì nâng cấp dần các ngành truyền thống, Việt Nam có cơ hội “nhảy vọt”, tham gia vào các hệ sinh thái công nghệ tiên tiến ngay từ giai đoạn hình thành. AI không nên chỉ được xem là công cụ nâng cao hiệu quả, mà là hạ tầng đa dụng có khả năng tái định hình toàn bộ ngành nghề.

Ngoài tối ưu hóa sản xuất, Việt Nam có thể phát triển lợi thế cạnh tranh trong các lĩnh vực: Tích hợp robot tiên tiến và kỹ thuật tự động hóa; Thiết kế công nghiệp và dịch vụ mô phỏng dựa trên AI; Phân tích dữ liệu nhờ vệ tinh và các công nghệ cận không gian; Hệ thống hạ tầng thông minh kết hợp AI, dữ liệu và logistics

Việc thương mại hóa nhanh chóng các doanh nghiệp không gian tư nhân như SpaceX cho thấy những lĩnh vực từng được xem là độc quyền của nhà nước nay đã trở nên khả thi về kinh tế. Việt Nam không cần theo đuổi tham vọng hàng không vũ trụ toàn diện, nhưng việc tham gia có chọn lọc vào chuỗi cung ứng liên quan đến không gian - từ dịch vụ vệ tinh, công nghệ cảm biến, vật liệu ứng dụng đến phân tích dữ liệu dựa trên AI - có thể tạo ra hiệu ứng lan tỏa giá trị cao.

Định vị như vậy đòi hỏi chiều sâu thể chế. Luật Công nghiệp công nghệ số cho thấy quyết tâm thể chế hóa chuyển đổi số thông qua cơ chế điều tiết linh hoạt. Bước tiếp theo là bảo đảm khung pháp lý phát triển song hành với thay đổi công nghệ, cân bằng giữa tốc độ và giám sát.

Việt Nam có nhiều tiền đề cấu trúc thuận lợi: dân số trẻ, nền tảng toán học tốt và tính liên tục chính sách. Tuy nhiên, việc các lợi thế này có chuyển hóa thành vai trò dẫn dắt hệ sinh thái hay không sẽ phụ thuộc vào năng lực thực thi kỷ luật và cải cách thể chế bền bỉ. Nhảy vọt không phải khẩu hiệu, mà là thách thức quản trị.

Cần phản ứng chính sách đồng bộ

Vậy Việt Nam nên điều hướng sự chuyển đổi này ra sao? Một phản ứng chính sách toàn diện và vững chắc về thể chế là điều then chốt. Cần một nỗ lực quy mô quốc gia nhằm nâng cao và đào tạo lại kỹ năng cho lực lượng lao động, cập nhật hệ thống an sinh cho những người bị thay thế và đầu tư chiến lược vào hạ tầng số.

Thái độ thụ động, chờ đợi là một sai lầm chiến lược không thể chấp nhận. Quá trình chuyển đổi thành công đòi hỏi cách tiếp cận hệ thống từ trên xuống, do cấp quốc gia dẫn dắt.

Chính phủ, khu vực tư nhân và hệ thống giáo dục cần cùng thống nhất trong một chương trình kỹ năng quốc gia chung, có thể tham khảo mô hình đào tạo nghề kép hiệu quả của Đức. Các trường đại học không thể chỉ bổ sung học phần AI vào chương trình hiện có, mà cần tái cấu trúc toàn bộ phương pháp sư phạm. Chứng chỉ nghề phải được thị trường lao động thực sự tôn trọng, và cơ hội học tập phải tiếp cận được mọi người lao động, bất kể hoàn cảnh.

Một số cơ chế thực tiễn có thể được xem xét: thành lập quỹ chuyên biệt cho phát triển nguồn nhân lực; mở rộng bảo hiểm thất nghiệp để bao phủ giai đoạn chuyển đổi nghề nghiệp; và hỗ trợ cụ thể cho doanh nghiệp nhỏ đầu tư vào con người. Khi các yếu tố này được phối hợp đồng bộ - Nhà nước, doanh nghiệp và người lao động cùng hành động - quá trình chuyển đổi sẽ trở nên khả thi. Ngược lại, sự thịnh vượng có thể chỉ tập trung ở một nhóm nhỏ trong khi phân hóa xã hội gia tăng.

Mục tiêu không phải là vẽ nên kịch bản khoa học viễn tưởng hay tương lai bi quan cho Việt Nam, mà là một sự lạc quan tỉnh táo: bảo vệ vai trò chủ thể của con người, duy trì sự nghiêm túc trong giáo dục và mở rộng kỹ năng ở quy mô quốc gia. Nếu làm được điều đó, AI có thể trở thành động lực thúc đẩy năng suất, củng cố niềm tin và nâng cao năng lực cạnh tranh dài hạn.

Sau cùng, AI không đơn thuần là câu hỏi công nghệ mà là câu hỏi quản trị. Nó sẽ kiểm nghiệm khả năng thích ứng của thể chế, độ tin cậy của khung pháp lý và năng lực tiến hóa đồng thời của trường đại học và doanh nghiệp. Quốc gia thành công không phải là nước tự động hóa nhanh nhất, mà là nước điều chỉnh hài hòa giữa đổi mới sáng tạo, giám sát và vốn nhân lực. Thách thức của Việt Nam vì thế không chỉ là ứng dụng AI, mà là quản trị AI một cách chiến lược./.

Giáo dục đại học ở tuyến đầu

Các trường đại học và trường kinh doanh đang trở thành tuyến đầu của quá trình chuyển đổi. Hai tác giả quan sát thấy một xu hướng hai chiều trong sinh viên: một mặt, việc sử dụng có trách nhiệm các công cụ như ChatGPT có thể giúp giảm thời gian cho các tác vụ lặp lại và nâng cao chất lượng nhờ cấu trúc tốt hơn, hỗ trợ ngôn ngữ và kiểm nghiệm ý tưởng. Mặt khác, một bộ phận sinh viên lại sử dụng AI để “đi đường tắt”, tạo ra các sản phẩm học thuật do AI hỗ trợ hoặc viết có hình thức trau chuốt nhưng thiếu chiều sâu.

Xu hướng chung là khoảng cách ngày càng nới rộng, xuất phát từ một cơ chế đơn giản: AI tưởng thưởng cho sự kỷ luật và năng lực thực chất, nhưng đồng thời cũng mở ra những con đường tắt. Phản ứng dễ thấy từ phía các cơ sở đào tạo sẽ là tăng cường các hình thức đánh giá trực tiếp như thi vấn đáp, giải quyết vấn đề tại chỗ, bảo vệ lập luận và kiểm tra dựa trên thảo luận.

Trong môi trường đại học cũng như nhiều lĩnh vực khác, việc thích ứng nhanh là điều bắt buộc nếu không muốn bị tụt hậu. Với Việt Nam, đây không phải là một cuộc tranh luận mang tính học thuật thuần túy, mà là vấn đề năng lực cạnh tranh gắn chặt với chất lượng vốn trí tuệ trong tương lai.

GS. TS Andreas Stoffers (Đại học Khoa học ứng dụng quản lý và kinh tế FOM, Đức) và Nguyễn Phương Quỳnh (Đại học Hoa Sen)

Nguồn Thời báo Tài chính : https://thoibaotaichinhvietnam.vn/ai-va-bai-toan-quan-tri-phat-trien-cua-viet-nam-192814.html